InstructDoc: A Dataset for Zero-Shot Generalization of Visual Document Understanding with Instructions

📄 arXiv: 2401.13313v1 📥 PDF

作者: Ryota Tanaka, Taichi Iki, Kyosuke Nishida, Kuniko Saito, Jun Suzuki

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-01-24

备注: Accepted by AAAI2024; project page: https://github.com/nttmdlab-nlp/InstructDoc

💡 一句话要点

提出InstructDoc以解决视觉文档理解的零-shot泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉文档理解 零-shot学习 多模态模型 指令驱动 信息提取 问答系统 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的视觉文档理解方法在处理多样化的真实文档时面临泛化能力不足的挑战。
  2. 论文提出了InstructDoc数据集和InstructDr模型，通过人类指令实现对多种VDU任务的零-shot泛化。
  3. 实验结果显示，InstructDr在多个任务上表现优异，超越了现有的多模态LLMs和ChatGPT，展示了良好的适应性。

📝 摘要（中文）

我们研究了通过人类编写的指令完成各种视觉文档理解（VDU）任务的问题，例如问答和信息提取。为此，我们提出了InstructDoc，这是第一个大规模的30个公开VDU数据集的集合，每个数据集都有统一格式的多样化指令，涵盖12种任务和开放文档类型/格式。此外，为了增强VDU任务的泛化性能，我们设计了一种新的基于指令的文档阅读和理解模型InstructDr，通过可训练的桥接模块连接文档图像、图像编码器和大型语言模型（LLMs）。实验表明，InstructDr能够有效适应新的VDU数据集、任务和领域，并在没有特定训练的情况下超越现有的多模态LLMs和ChatGPT。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决视觉文档理解（VDU）任务中的零-shot泛化问题。现有方法在面对多样化的真实文档时，往往缺乏足够的泛化能力，难以适应新的任务和数据集。

核心思路：论文提出了InstructDoc数据集，包含多样化的指令，旨在通过这些指令指导模型完成不同的VDU任务。同时，设计了InstructDr模型，通过连接图像编码器和大型语言模型，提升模型的适应性和泛化能力。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：文档图像输入模块、图像编码器模块和大型语言模型模块。通过可训练的桥接模块，连接这些模块以实现信息的有效传递和处理。

关键创新：最重要的创新在于提出了InstructDoc数据集和InstructDr模型，前者为VDU任务提供了丰富的指令支持，后者通过指令引导实现了对新任务的快速适应，显著提升了模型的泛化能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化指令理解的效果，并在网络结构中引入了可训练的桥接模块，以增强不同模态之间的信息交互。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，InstructDr在多个VDU任务上表现优异，超越了现有的多模态LLMs和ChatGPT，尤其在零-shot学习场景中，展示了显著的适应性和泛化能力，具体性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能文档处理、自动问答系统和信息提取等。通过提升视觉文档理解的泛化能力，InstructDoc和InstructDr模型能够在多种实际场景中提供更高效的解决方案，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We study the problem of completing various visual document understanding (VDU) tasks, e.g., question answering and information extraction, on real-world documents through human-written instructions. To this end, we propose InstructDoc, the first large-scale collection of 30 publicly available VDU datasets, each with diverse instructions in a unified format, which covers a wide range of 12 tasks and includes open document types/formats. Furthermore, to enhance the generalization performance on VDU tasks, we design a new instruction-based document reading and understanding model, InstructDr, that connects document images, image encoders, and large language models (LLMs) through a trainable bridging module. Experiments demonstrate that InstructDr can effectively adapt to new VDU datasets, tasks, and domains via given instructions and outperforms existing multimodal LLMs and ChatGPT without specific training.